

前方モデルを用いた拡散モデル
紹介 :
本製品は、直接観測できない信号分布からのサンプリングを学習する、新しいノイズ除去拡散確率モデルです。既知の微分可能な前方モデルによる測定を通じて学習を行います。部分的に観測された未知の信号分布から直接サンプリングでき、コンピュータビジョンタスクに適用可能です。逆グラフィックスにおいては、単一の2D入力画像と整合性のある3Dシーン分布を生成できます。柔軟な価格設定で、画像処理およびコンピュータビジョン分野をターゲットとしています。
ターゲットユーザー :
コンピュータビジョン分野における3Dシーン再構成、画像ノイズ除去などのタスクに適用可能です。
使用シナリオ
コンピュータビジョンタスクにおける3Dシーン再構成
画像ノイズ除去タスクへの適用
その他のコンピュータビジョンタスクへの適用事例
製品特徴
直接観測できない信号分布からのサンプリング
既知の微分可能な前方モデルによる測定
コンピュータビジョンタスクへの適用
逆グラフィックスにおいて、単一の2D入力画像と整合性のある3Dシーン分布の生成
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